京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率及影響因素研究

彭曉靜

（中共河北省委黨校 河北石家莊 050061）

科技服務(wù)業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，具有顯著的外部特征和較強的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性，對建立現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系、構(gòu)建新發(fā)展格局意義重大。京津冀作為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展引領(lǐng)區(qū)，具有豐富的科技資源，科技服務(wù)業(yè)發(fā)展條件得天獨厚，產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴大，勢頭較好，尤其是北京和天津科技服務(wù)業(yè)發(fā)展較快。據(jù)統(tǒng)計，從2012年到2019年，北京科技服務(wù)業(yè)增加值從1245.9億元增加到2826.4億元，天津科技服務(wù)業(yè)增加值從383.61億元增加到593.4億元，河北科技服務(wù)業(yè)增加值從2012年的335.1億元增加到2017年的406.3億元。雖然科技服務(wù)業(yè)增加值不斷上升，但京津冀整體及各市科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的質(zhì)量和效率如何還是未知數(shù)，亟需從發(fā)展效率的角度對其進行靜態(tài)和動態(tài)評價，同時隨著科技服務(wù)業(yè)不斷發(fā)展，還有諸多因素對其發(fā)展效率產(chǎn)生影響。因此，在分析效率的基礎(chǔ)上，對其影響因素進行分析，有助于更好促進科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展。

一、文獻綜述

科技服務(wù)業(yè)具有人才智力密集、科技含量高、產(chǎn)業(yè)附加值大、輻射帶動作用強等特點，這些屬性使其成為國家現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展的重點產(chǎn)業(yè)，也成為學(xué)術(shù)界研究的熱點問題。目前，關(guān)于科技服務(wù)業(yè)的研究主要基于以下幾方面：一是科技服務(wù)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)性研究。根據(jù)程海青等的計算結(jié)果，科技服務(wù)業(yè)每創(chuàng)造一個單位的收益，將增加服務(wù)對象至少5個單位的收益。為此，有些學(xué)者研究科技服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動關(guān)系，如羅建強等以南京的民營制造業(yè)企業(yè)為研究對象，分析出科技服務(wù)業(yè)中的R&D經(jīng)費的合理使用和R&D人員對制造業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入影響較大。二是科技服務(wù)業(yè)的地理分布及空間演化特征研究。科技服務(wù)業(yè)合理的產(chǎn)業(yè)布局能夠產(chǎn)生集聚效應(yīng)、溢出效應(yīng)和擴散效應(yīng)，促進周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，實現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。為此，有些學(xué)者研究了科技服務(wù)業(yè)的空間集聚特征及影響因素，如張清正等利用空間基尼系數(shù)分析了我國科技服務(wù)業(yè)空間集聚態(tài)勢，并得出規(guī)模經(jīng)濟、科技實力、知識溢出等因素對科技服務(wù)業(yè)空間集聚產(chǎn)生了重要影響。三是科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平評價及影響因素研究。在現(xiàn)有研究中，學(xué)者們主要利用效率來衡量一個國家或地區(qū)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平，采用的計量模型主要是超效率DEA模型、DEA-BCC模型、Malmquist指數(shù)法，如張恒等利用超效率DEA模型對長江三角洲城市群科技服務(wù)業(yè)效率進行評價，并分別計算了科技服務(wù)業(yè)五大細分行業(yè)的超效率值。朱建濤等利用DEA模型和Malmquist指數(shù)法對10個省市的科技服務(wù)業(yè)效率進行評估，并構(gòu)建回歸模型，對影響綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的五種因素進行了分析。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對科技服務(wù)業(yè)進行了大量深入的研究，提供了很多新穎的觀點、研究思路和方法，這些都為繼續(xù)深入研究京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率問題提供了借鑒與參考?，F(xiàn)有研究中，由于數(shù)據(jù)難以獲得，特別是河北省部分城市數(shù)據(jù)缺失嚴重，增加了對京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率及影響因素的研究難度，研究成果相應(yīng)較少。隨著我國進入高質(zhì)量發(fā)展階段，京津冀科技服務(wù)業(yè)必須以高質(zhì)量為主題、以效率作為衡量高質(zhì)量發(fā)展的重要尺度。因此，本文利用2012-2017年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)法對京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率進行靜態(tài)和動態(tài)分析，并利用Tobit模型對影響效率的因素進行分析，提出對策建議。

二、京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)效率評價

（一）評價指標構(gòu)建及數(shù)據(jù)選擇

由于科技服務(wù)業(yè)發(fā)展水平評價體系還沒有固定范式，因此本文結(jié)合《國家科技服務(wù)業(yè)統(tǒng)計分類（2018）》的劃分標準，借鑒學(xué)者們的研究文獻，考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘探業(yè)”的增加值（億元）作為科技服務(wù)業(yè)的增加值，當(dāng)作產(chǎn)出變量。以科技服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資（億元）、年末城鎮(zhèn)從業(yè)人員（人）作為投入變量。京津冀城市群中由于秦皇島、張家口、承德、衡水科技服務(wù)業(yè)產(chǎn)值較低且數(shù)據(jù)缺失嚴重，所以將其剔除，僅將北京、天津、石家莊、唐山、邯鄲、邢臺、保定、滄州、廊坊9個城市作為決策單元。數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2013-2018）、《中國科技統(tǒng)計年鑒》（2013-2018）及各省市的《經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》（2013-2018），樣本期間為2012-2017年。

（二）DEA-BCC模型及實證結(jié)果

為了對京津冀各城市科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率進行靜態(tài)評價，本文引入規(guī)?？勺儣l件下的產(chǎn)出導(dǎo)向型DEABCC模型，計算各決策單元的綜合技術(shù)效率（TE）、純技術(shù)效率（PTE）、規(guī)模效率（SE）及規(guī)模收益變化情況。其公式如下：

式中，i=1，2，……，r=1，2，……，j=1，2，……。θ為決策單元DMU的效率值，取值范圍在0到1。若θ=1，表明DMU處于有效狀態(tài)；若θ≠1，表明DMU處于無效狀態(tài)。利用此模型，得到如下結(jié)果：

一是京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的整體情況。從表1中可以看出，就綜合技術(shù)效率而言，2012-2017年，綜合技術(shù)效率基本處于直線下降狀態(tài)，由2012年的0.612下降到2017年的0.387，下降幅度也較大；同時綜合技術(shù)效率的有效決策單元也較少，基本在3個以內(nèi)，占全部城市數(shù)量的不到1/3。就純技術(shù)效率而言，2012-2017年純技術(shù)效率在波動中略有下降，由2012年的0.738下降到2017年的0.609，下降幅度較??；決策單元有效數(shù)較多，基本在4個以上，有的年份達到6個，占城市數(shù)量的2/3。就規(guī)模效率而言，2012-2017年規(guī)模效率也是在波動中呈下降的趨勢，由2012年的0.843下降到2017年的0.640；相對于純技術(shù)效率決策單元的有效數(shù)，規(guī)模效率的決策數(shù)比較少，占全部城市數(shù)量的比例少于1/3。就規(guī)模收益情況而言，2012-2017年規(guī)模收益處于遞增和不變的數(shù)量較多，而處于規(guī)模報酬遞減的較少，說明在投入要素增加的情況下，大多決策單元的產(chǎn)出是大于或等于投入要素的增長速度的，可以獲得規(guī)模經(jīng)濟效益。

表1 2012-2017年京津冀9個城市科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率靜態(tài)評價

二是京津冀各城市科技服務(wù)業(yè)的綜合技術(shù)效率。從表2中可以看出，就各城市的綜合技術(shù)效率來看，北京、廊坊科技服務(wù)業(yè)的綜合技術(shù)效率較高，有效決策單元最多。原因在于，北京是國際科技創(chuàng)新中心，集聚了科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的資本、人才和技術(shù)等高端要素，產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和效益不僅在京津冀城市群屬于領(lǐng)頭雁，在全國科技服務(wù)業(yè)發(fā)展格局中也是處于第一梯隊；廊坊毗鄰京津，具有“近水樓臺先得月”的區(qū)位優(yōu)勢，在產(chǎn)業(yè)發(fā)展上受到京津擴散效應(yīng)和帶動效應(yīng)的影響較大。因而，不管是純技術(shù)效率還是規(guī)模效率，有效決策單元都較多，進而導(dǎo)致綜合技術(shù)效率在每個年份都是有效的。除了北京、廊坊，其他7個地市的科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率有效決策單元都比較少，而且效率值也比較低，尤其是河北省內(nèi)的石家莊、唐山、邯鄲、邢臺、保定、廊坊的綜合技術(shù)效率值偏低，原因在于這些城市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都比較低，這種結(jié)果也說明河北省科技服務(wù)業(yè)不僅規(guī)模較小，而且效率也不高，投入要素配置還不夠優(yōu)，離產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展還有差距。另外，結(jié)合表1和表2的結(jié)果可以看出，雖然北京和廊坊綜合技術(shù)效率值為1，但由于河北省內(nèi)6個城市的綜合技術(shù)效率值較低，導(dǎo)致京津冀科技服務(wù)業(yè)的綜合技術(shù)效率不高，也說明京津冀城市群內(nèi)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展不僅在規(guī)模上有較大差距，在發(fā)展效率也有懸殊，京津冀科技服務(wù)業(yè)的協(xié)同度還不高。

表2 2012-2017年京津冀9個城市科技服務(wù)業(yè)的綜合技術(shù)效率

（三）Malmquist指數(shù)法及實證結(jié)果

為更好反映京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的動態(tài)變化，引入Malmquist指數(shù)法，其公式如下：

Malmquist指數(shù)是用來反映t到t+1階段效率變化的指數(shù)，是反映全要素生產(chǎn)率（TFP）動態(tài)變化的非參數(shù)方法之一，用全要素生產(chǎn)率變化的TFPC指數(shù)表示。如果TFPC>1，表明全要素生產(chǎn)率水平提高；如果TFPC<1，則表明全要素生產(chǎn)率水平下降。同時Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化（TEC）指數(shù)和技術(shù)變化（TC）指數(shù)，三者的關(guān)系是TFPC=TEC＊TC。其中，TC>1表示生產(chǎn)技術(shù)的進步和創(chuàng)新力度的加大；TC<1表示生產(chǎn)技術(shù)的倒退和創(chuàng)新力度的衰弱；TEC>1表示資源配置效率的改善和組織管理水平的提高，TEC<1表示資源配置效率和組織管理水平的下降。利用此模型，得到如下結(jié)果：

一是2012-2017年京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率每年的變化情況。從表3中可以看出，2012-2017年Malmquist指數(shù)處于上升態(tài)勢，全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)為1.063，6年間增長了6.3%。其中，2013-2014年、2014-2015年、2016-2017年三個時間段全要素生產(chǎn)率都處于增長狀態(tài)，增長幅度在10%以上。2016-2017年間增長幅度最大，達到24.0%，主要是京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的實施，京津冀協(xié)同創(chuàng)新程度不斷加深，技術(shù)進步促進了產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2012-2013年、2015-2016年兩個時間段的全要素生產(chǎn)率變化處于下降狀態(tài)，但下降幅度較小，對整個全要素生產(chǎn)率的變化趨勢影響不大。就技術(shù)效率變化來看，2012-2017年技術(shù)效率整體處于下降態(tài)勢，技術(shù)效率變化指數(shù)為0.873，下降了12.7%。其中，2012-2013年、2014-2015年、2015-2016年、2016-2017年技術(shù)效率變化指數(shù)都是小于1的，說明這4個時間段的技術(shù)效率處于下降狀態(tài)；僅有2013-2014年的技術(shù)效率變化指數(shù)大于1，說明這個時間段的技術(shù)效率處于增長狀態(tài)，原因是規(guī)模效率變化指數(shù)大于1，即規(guī)模效率處于增長狀態(tài)帶來的。就技術(shù)變化指數(shù)來看，2012-2017年整體處于上升態(tài)勢，6年間增長了21.9%，上漲幅度高于全要素生產(chǎn)率，而且每個時間段的技術(shù)變化指數(shù)都是大于1的，說明相較于基期，創(chuàng)新程度都在不斷加深，技術(shù)處于不斷進步的狀態(tài)。就純技術(shù)效率變化來看，整體處于下降的趨勢，6年間下降了6.4%，除2012-2013年上升了18.7%，其他時間段都處于下降狀態(tài)，因此導(dǎo)致整體的純技術(shù)效率不增反降。就規(guī)模效率變化來看，整體也處于下降的狀態(tài)，6年間下降了6.8%，雖然2013-2014年、2014-2015年、2015-2016年3個時間段的規(guī)模效率處于增長狀態(tài)，但由于2012-2013年、2016-2017年的規(guī)模效率下降幅度較大，導(dǎo)致6年間規(guī)模效率處于下降的狀態(tài)。

表3 2012-2017年京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率各年的Malmquist指數(shù)及其分解

二是2012-2017年京津冀科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率各城市的變化情況。從表4中可以看出，2012-2017年9個城市中有7個城市的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)大于1，處于上升態(tài)勢。其中，廊坊、北京全要素生產(chǎn)率增長在20%以上，分別增長了24.3%、22.3%；天津、石家莊、邯鄲、邢臺、滄州5個城市的全要素生產(chǎn)率增長率在10%以下，增長幅度稍小，分別為5.5%、7.2%、1.8%、1.0%、5.3%；唐山和保定的全要素生產(chǎn)率處于下降狀態(tài)，但下降的幅度不大，分別下降了3.7%、3.2%。就技術(shù)效率變化指數(shù)來看，9個城市中僅有北京的技術(shù)效率處于增長狀態(tài)，但增長幅度并不大，增長了3.8%，北京的技術(shù)效率處于上升狀態(tài)主要是在純技術(shù)效率不變的情況下，規(guī)模效率處于上升的狀態(tài)；廊坊的技術(shù)效率處于不變狀態(tài)，既無上升也無下降；其他7個城市的技術(shù)效率都處于下降狀態(tài)，分別是天津下降了13.4%、石家莊下降了15.8%、唐山下降了20.1%、邯鄲下降了14.2%、邢臺下降了16.9%、保定下降了20.7%、滄州14.4%，而這7個城市技術(shù)效率處于下降的原因都不同，天津、邢臺是由于規(guī)模效率下降導(dǎo)致技術(shù)效率下降的，石家莊、唐山、保定是由于純技術(shù)效率和規(guī)模效率處于雙下降而導(dǎo)致技術(shù)效率下降的，邯鄲、滄州市由于純技術(shù)效率處于下降而導(dǎo)致技術(shù)效率下降的。就技術(shù)變化指數(shù)來看，9個城市的技術(shù)變化指數(shù)都是大于1的，并且上漲幅度都較大，都在10%以上。其中，天津、石家莊、唐山、邢臺、保定、滄州、廊坊7個城市的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新程度提升幅度都在20%以上，北京、邯鄲雖然產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新程度提升幅度在20%以下，但只是略低于20%，說明京津冀科技服務(wù)業(yè)的整體技術(shù)進步和創(chuàng)新程度在7年間有較大幅度提升。就純技術(shù)效率變化來看，9個城市中有4個城市的純技術(shù)效率處于不變狀態(tài)，分別是北京、天津、邢臺和廊坊；5個城市的純技術(shù)效率處于下降狀態(tài)，分別是石家莊下降了4.9%、唐山下降了10.2%、邯鄲下降了14.4%、保定下降了8.1%、滄州下降了17.9%。就規(guī)模效率變化來看，9個城市中有3個城市的規(guī)模效率處于上升狀態(tài)，分別是北京、邯鄲、滄州，但增長的幅度都較小，基本在5%以內(nèi)；5個城市的規(guī)模效率處于下降狀態(tài)，分別是天津、石家莊、唐山、邢臺、保定，但下降的幅度都較小，規(guī)模效率變化指數(shù)在0.8-0.9之間；只有廊坊一個城市的規(guī)模效率變化指數(shù)處于不變狀態(tài)，因此較多城市科技服務(wù)業(yè)規(guī)模效率處于下降狀態(tài)導(dǎo)致整體規(guī)模效率處于下降狀態(tài)。

表4 2012-2017年京津冀各市科技服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率的Malmquist指數(shù)及其分解

三、京津冀科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率影響因素分析

（一）影響科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的因素

一個地區(qū)科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展效率除了與投入要素的配置狀況、技術(shù)進步和創(chuàng)新程度相關(guān)，還可能受地方經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、工資水平等因素的影響。因此，在借鑒相關(guān)文獻的研究基礎(chǔ)上，本文主要分析經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、工資水平、研發(fā)環(huán)境、相關(guān)產(chǎn)業(yè)需求五種因素對科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的影響。

第一，經(jīng)濟發(fā)展水平（X1），選取每個城市的人均GDP來衡量。人均GDP是衡量一個地區(qū)宏觀經(jīng)濟運行狀況的有效工具，也是反映一個地區(qū)人民生活狀況的重要標準。人均GDP較高的地區(qū)，一般經(jīng)濟比較發(fā)達，對科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展有較大的吸附力和推動力。

第二，政府支持（X2），選取每個城市的財政科技支出占地方政府一般公共預(yù)算支出的比重。一個地區(qū)的科技服務(wù)業(yè)發(fā)展速度、質(zhì)量、效益與地方政策支持有關(guān)聯(lián)性。從發(fā)展實踐看，京津冀城市群內(nèi)由于各個地市財力懸殊，地方政府發(fā)展科技服務(wù)業(yè)的意愿與財力不匹配，對產(chǎn)業(yè)的發(fā)展效率可能會產(chǎn)生影響。

第三，工資水平（X3），選取該行業(yè)的城鎮(zhèn)單位在崗職工平均工資來衡量?？萍挤?wù)業(yè)是知識密集型的產(chǎn)業(yè)，勞動者素質(zhì)較高，對薪酬的要求也較高，而工資作為勞動力價值的體現(xiàn)形式，能夠?qū)萍挤?wù)業(yè)從業(yè)人員起到激勵作用。

第四，研發(fā)環(huán)境（X4），選取各市的R&D經(jīng)費支出來衡量。R&D經(jīng)費支出反映了科技服務(wù)業(yè)的研發(fā)投入狀況，經(jīng)費的支持為科研成果的產(chǎn)出提供了保障，是科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的重要動力，對科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率可能產(chǎn)生影響。

第五，相關(guān)產(chǎn)業(yè)的需求（X5），選取各市工業(yè)總產(chǎn)值占地方生產(chǎn)總值的比重來衡量?？萍挤?wù)業(yè)的發(fā)展能夠為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供技術(shù)支撐，而工業(yè)的快速發(fā)展對科技服務(wù)業(yè)會產(chǎn)生較大的市場需求。

以上變量的數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2013-2018）、各省市統(tǒng)計年鑒（2013-2018）、《河北省科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》（2014-2018）及河北省相關(guān)廳局數(shù)據(jù)。樣本期間為2012-2017年。

（二）模型構(gòu)建與結(jié)果分析

為了分析各因素對科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的影響程度，以表2的綜合技術(shù)效率為被解釋變量，引入隨機效應(yīng)的面板Tobit模型，因為X1、X3、X4數(shù)據(jù)變化范圍較大存在異方差，故取對數(shù)。模型構(gòu)建如下：

式中Eit表示各城市科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率，Vi、βi是影響各因素的待估參數(shù)，δit是隨機擾動項。

根據(jù)此模型，得到如表5所示的回歸結(jié)果。從表5中可以看出，選取的五種因素都對綜合技術(shù)效率有影響。其中，經(jīng)濟發(fā)展水平與綜合技術(shù)效率是正相關(guān)關(guān)系，因為P值為0.005，在1%的水平上顯著；相關(guān)系數(shù)為0.313，說明地區(qū)人均GDP每增加1%，可以帶來綜合技術(shù)效率增長0.313個單位。政府支持與綜合技術(shù)效率是正相關(guān)關(guān)系，因為P值為0.000，在1%的水平上顯著；相關(guān)系數(shù)為0.245，說明政府支持每增加1%個單位，可以帶來綜合技術(shù)效率增長0.245個單位。工資水平與綜合技術(shù)效率是正相關(guān)關(guān)系，因為P值為0.001，在1%的水平上顯著；相關(guān)系數(shù)為0.470，說明工資水平每增加1%，可以帶來綜合技術(shù)效率增加0.470個單位。研發(fā)環(huán)境與綜合技術(shù)效率呈負相關(guān)關(guān)系，P值為0.000，在1%的水平上顯著；相關(guān)系數(shù)為-0.285，意味著研發(fā)經(jīng)費支出增加1%，綜合技術(shù)效率下降0.285個單位，說明研發(fā)經(jīng)費支出不是越多越好，研發(fā)經(jīng)費與其他要素的投入比例還不合理，亟需優(yōu)化。相關(guān)產(chǎn)業(yè)需求與綜合技術(shù)效率也是負相關(guān)，P值為0.013，在5%的水平上顯著；相關(guān)系數(shù)為-0.063，意味著相關(guān)產(chǎn)業(yè)需求每增加1%個單位帶來綜合技術(shù)效率下降了0.063個單位，說明工業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重上升沒有推動科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率的提升。

表5 京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率的影響因素Tobit模型回歸結(jié)果

四、結(jié)論與建議

本文利用DEAP2.1軟件，運用DEA-BCC模型和Malmquist指數(shù)法對京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率進行靜態(tài)和動態(tài)評價，利用Tobit模型對影響科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率的五種因素進行分析。得到如下結(jié)論：一是京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率不高，原因是純技術(shù)效率和規(guī)模效率不高雙重作用的結(jié)果。二是京津冀城市群內(nèi)各城市的科技服務(wù)業(yè)發(fā)展效率差距明顯。北京、廊坊綜合技術(shù)效率較高，而其他城市綜合技術(shù)效率偏低，形成了較大的梯度差。比如，雖然保定市和廊坊市一樣具有毗鄰京津的區(qū)位優(yōu)勢，但是科技服務(wù)業(yè)的規(guī)模和綜合技術(shù)效率都不高，2012-2017年綜合效率值基本在0.5以內(nèi)，沒有借勢實現(xiàn)自身的發(fā)展；又如，唐山作為河北省制造業(yè)大市，對科技服務(wù)業(yè)的需求應(yīng)該較大，但是制造業(yè)和科技服務(wù)業(yè)之間并沒有形成互相牽引，綜合技術(shù)效率值也偏低，與其產(chǎn)業(yè)發(fā)展定位不相符合。三是京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)的全要素生產(chǎn)率處于增長態(tài)勢，主要是技術(shù)變化指數(shù)不斷增長帶來的結(jié)果。四是經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持、工資水平對綜合技術(shù)效率的提升有顯著的推動作用，而研發(fā)環(huán)境和相關(guān)產(chǎn)業(yè)需求對綜合技術(shù)效率的提升有抑制作用，說明研發(fā)經(jīng)費支出的投入規(guī)模還需要調(diào)整，科技服務(wù)業(yè)與工業(yè)還未形成產(chǎn)業(yè)上深度融合、效率上相互增進的態(tài)勢。

基于以上結(jié)論，提出以下對策建議：一是深入推動京津冀城市群科技服務(wù)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，實現(xiàn)區(qū)域聯(lián)動。一方面，圍繞北京國際科技創(chuàng)新中心做文章，隨著北京非首都功能疏解，北京科技服務(wù)業(yè)的知識擴散效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)溢出效應(yīng)會更加顯著，河北省要順勢而為、主動而為，著力破解人才、技術(shù)、市場等制約科技服務(wù)業(yè)發(fā)展的頑疾，梳理科技服務(wù)業(yè)各環(huán)節(jié)的堵點、卡點、盲點，制定對接清單，精準合作；另一方面，圍繞雄安新區(qū)做文章，雄安新區(qū)未來要成為全球創(chuàng)新的高地，將集聚全球高端的生產(chǎn)要素，保定要抓住先機，根據(jù)雄安的產(chǎn)業(yè)定位及早謀劃自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在對接雄安、配套雄安的過程中實現(xiàn)自身科技服務(wù)業(yè)的發(fā)展。二是加快推進科技服務(wù)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)互動。雖然京津冀科技服務(wù)業(yè)與工業(yè)融合趨勢比較明顯，但融合的深度和廣度不夠，未來隨著京津冀城市群構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)高級化、產(chǎn)業(yè)鏈條現(xiàn)代化，需要科技服務(wù)業(yè)與工業(yè)深度融合，互為支撐。為此，要圍繞產(chǎn)業(yè)鏈部署創(chuàng)新鏈，圍繞創(chuàng)新鏈布局產(chǎn)業(yè)鏈，鼓勵科技服務(wù)業(yè)與工業(yè)建立共享技術(shù)平臺，使科技研發(fā)與工業(yè)的需求無縫銜接。三是完善科技服務(wù)業(yè)發(fā)展政策，實現(xiàn)政策推動?？萍挤?wù)業(yè)的發(fā)展不僅要遵循客觀規(guī)律，還受政府政策的影響，從上面的分析中可以看出，政府支持對科技服務(wù)業(yè)綜合技術(shù)效率的提升有較大促進作用。為此，在政府財力有限、過緊日子的情況下，要集中可用財力發(fā)展科技服務(wù)業(yè)，整合散落在各部門的財政資金，加大投入力度，提升科技服務(wù)業(yè)的規(guī)模。